工业4.0的概念已经被广泛讨论和研究，目前已经成为未来工业发展的趋势。在工业4.0的浪潮下，预测性维护被认为将迎来新的发展机遇，成为未来工业维修管理的主流。
预测性维护，也被称为pdm（predictive maintenance），是指通过收集、分析和解释设备运行数据，以预测设备在未来的运行状况，从而实现设备维护的精准决策。pdm主要包括数据采集、数据处理、模型预测和维护决策四个环节。
在传统的设备维修模式下，维修人员需要不断地检查还未出现问题的设备，这种模式是一种反应性的维修模式。而在预测性维护模式下，设备的运行状况会被24小时监测，当设备出现异常时，系统自动报警并在预警阶段派出维修人员进行维修。相较于传统模式，预测性维护模式可以节省人力资源和维修成本，同时能够最大程度地避免设备可能出现的故障和故障导致的生产停滞。
在工业4.0的背景下，预测性维护成为了一项越来越重要的技术。随着物联网、大数据和云计算技术的不断发展，设备所产生的巨量数据可以在云端进行处理，实现全球范围内的数据共享和互联互通。在此基础上，通过人工智能、机器学习等技术手段，可以对设备运行模式进行分析，并通过建立模型进行预测，实现预测性维护。
除此之外，预测性维护还可以提高设备的运行效率和降低运行成本。通过对设备运行状况的实时监测和维护决策的精准预测，可以避免不必要的设备停机和维修。这不仅可以提高设备的生产效率，还可以减少因设备故障造成的生产停滞时间和维修成本。
总之，预测性维护是未来工业维修管理的一种趋势，随着工业4.0的不断发展，预测性维护的技术和应用将会越来越成熟。在未来的工业生产中，预测性维护将会更具领先性和竞争性，为企业带来更多的商业和生产价值。